- •Экзаменационные вопросы
- •Нахождение корней методом половиного деления
- •Достоинства и недостатки
- •Оценка погрешности приближенного корня (при любом методе вычислений)
- •Метод итерации
- •Геометрическая модель
- •Условие сходимости итерационного процесса
- •Оценка приближения
- •Вторая формула для вычисления погрешности
- •Условия окончания процесса итерации
- •Метод Ньютона (метод касательных)
- •Геометрическая интерпретация метода Ньютона
- •Сходимость итерационного процесса в методе Ньютона
- •Оценка приближения
- •Векторы и матрицы. Основные определения
- •Элементарные преобразования матриц
- •Подобные матрицы
- •Треугольные матрицы
- •Абсолютная величина. Норма матрицы
- •Канонические нормы
- •Решение систем линейных уравнений
- •Метод Гаусса
- •Прямой ход
- •Обратный ход
- •Процедура приведения матрицы к треугольному виду
- •Обращение матриц методом Гаусса (Вычисление обратной матрицы методом Гаусса)
- •Итерационные методы решения систем линейных уравнений
- •Метод Якоби
- •Сходимость метода Якоби
- •Оценка погрешности приближения процесса итерации в методе Якоби
- •Приведение линейной системы к виду, удобному для итерации
- •Метод Зейделя
- •Сходимость метода Зейделя (первое достаточное условие)
- •Полная проблема собственных значений
- •Метод Данилевского
- •Исключительные случаи метода Данилевского
- •Вычисление собственных векторов по Данилевскому
- •Метод вращений
- •Трехдиагональная матрица
- •Ортогональные матрицы
- •Преобразование симметричной матрицы к трехдиагональному виду посредством вращений
- •Вычисление собственных векторов трехдиагональной матрицы и исходной матрицы
- •Частная проблема собственных значений
- •Определение наибольшего по модулю собственного значения матрицы
- •Постановка задачи интерполирования
- •Конечные разности
- •Обобщенная степень
- •Конечные разности для обобщенной степени
- •Первая интерполяционная формула Ньютона
- •Вторая интерполяционная формула Ньютона
- •Интерполяционная формула Лагранжа (для произвольных узлов интерполирования)
- •Оценки погрешностей
- •Оценка погрешности интерполяционной формулы Лагранжа
- •Оценка погрешностей интерполяционных формул Ньютона
- •Формула прямоугольников
- •Погрешность формулы прямоугольников
- •Обобщенная теорема о среднем
- •Квадратурные формы Ньютона-Котеса
- •Формула трапеций
- •Формула погрешности
- •Общая формула трапеций
- •Формула Симпсона и ее погрешность
- •Погрешность формулы Симпсона (без вывода)
- •Общая формула Симпсона
- •Приближенное (численное) дифференцирование
- •Формулы приближенного дифференцирования, основанные на первой интерполяционной формуле Ньютона
- •Нормальная система дифференциальных уравнений
- •Задача Коши
- •Метод Эйлера
- •Достоинства и недостатки метода Эйлера
- •Метод Рунге-Кутта
- •Постановка задачи об апроксимации ф-и
- •Системы ф-ий, ортогональные на интервале
- •Полные системы
Часть II
Вычислительные методы линейной алгебры
5Векторы и матрицы. Основные определения
Система mxnчисел, расположенных в виде прямоугольной таблицы из m строк и n столбцов:
01
|
a11 |
a12 |
::: |
a1n |
C |
|
a21 |
a22 |
::: |
a2n |
|
Ba |
a |
::: |
a |
||
A = |
|
m2 |
|
mnC |
|
B m1 |
::: |
||||
@ |
::: |
::: |
::: |
A |
|
|
|
|
|
называется числовой матрицей. Числа aij называются элементами матрицы. i = 1; 2; :::; m j = 1; 2; :::; n. Первый индекс i обозначает номер строки, второй j номер столбца.
Сокращенная запись
A = (aij) i = 1; :::; m j = 1; :::; m A = (aij)m;n (1)
Если m = n, то матрица называется квадратной, иначе прямоугольная, в частности матрица 1xn векторная строка, mx1 векторный столбец.
Квадратная матрица
A = |
0a21 |
a22 |
::: a2n |
1 |
||
|
|
a11 |
a12 |
::: |
a1n |
|
|
Ba |
a |
::: |
a |
C |
|
|
B n1 |
n2 |
::: |
nnC |
||
|
@ |
::: |
::: |
::: |
A |
|
|
|
|
|
|
Диагональная
01
|
B |
a11 |
0 |
::: |
0 |
C |
|
A = |
0 |
a22 |
::: |
0 |
(2) |
||
::: |
::: |
::: |
::: |
||||
|
B |
|
|
|
|
C |
|
|
@ |
|
|
|
|
A |
|
00 ::: ann
Если при этомaii = 1 i = 1; 2; :::; n то диагональная матрица называется единичной и обозначается буквой E
|
0 |
|
|
|
1 |
|
B |
1 |
0 |
::: |
0 |
|
0 |
1 |
::: |
0 |
|
|
0 |
0 |
::: |
1 C |
|
E = |
B |
::: |
::: |
::: |
C |
|
@ |
|
|
|
A |
С квадратной матрицей A = (aij) связан определитель или детерминант
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
a11 |
a12 |
::: |
a1n |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
det A = |
|
a21 |
a22 |
::: |
a2n |
|
|||
|
|
a |
n1 |
a |
::: |
a |
|||
|
|
|
|
|
n2 |
::: |
nn |
|
|
|
|
|
::: |
::: |
::: |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Определитель |
; P2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
n |
|
|
|
|
||
det A = |
;:::; |
|
( 1)ka1 1 a2 2 :::an n (3) |
где сумма (3) вычисляется по всевозможным перестановками ( 1; 2; :::; n) и содержит n! слагаемымых, причем k = 0 если перестановка четная и k = 1 если перестановка нечетная. Квадратная матрица A называется неособенной или невырожденной, если ее определитель не равен 0, и называется особенной (вырожденной) в противном случае.
15
5.1Элементарные преобразования матриц
Следующие операции над матрицами:
1. Умножение какой-либо строки на число. Равносильна умножению матрицы слева на матрицу
0 1
1 0
B 1 |
C |
BC
B CA
BC
@1 A
01
2.Добавление к элементам какой-либо строки чисел, пропорциональных элементам какой-либо предыдущей строки. Равносильна умножению слева на матрицу
01 |
1 |
1 |
01A |
B |
|
C |
|
B |
|
|
C |
@ |
|
|
A |
01
3.Добавление к элементам какой-либо строки чисел, пропорциональных элементам какой-либо последующей строки. Равносильна умножению слева на матрицу
01 |
1 |
01A |
B |
1 |
C |
B |
|
C |
@ |
|
A |
01
4.Перестановка двух строк
Ианалогичные преобразования над столбцами называют элементарными преобразованиями матриц. Все они не меняют ранга матриц.
Всякое элементарное преобразование над строками равносильно умножению матрицы слева на некоторую неособенную матрицу специального вида. Операции 1-3 над столбцами осуществляются посредством умножения на теже матрицы справа. Результат нескольких преобразований 1,2 равносилен умножению матрицы слева на некоторую нижнию треугольнюю матрицу
|
0 21 |
22 |
0 |
::: |
|
0 |
1 |
|||
|
B |
11 |
0 |
0 |
::: |
|
0 |
C |
||
C = |
|
31 |
32 |
33 |
::: |
|
0 |
C |
||
|
B |
n1 |
|
|
n3 ... |
|
|
|||
|
B |
n2 |
|
|
nnC |
|||||
|
B |
::: |
::: |
::: |
::: |
::: |
C |
|||
|
@ |
|
|
|
|
|
|
|
|
A |
Результат нескольких преобразований вида 1, 3 равносилен умножению слева на верхнюю треугольнюю матрицу B.
5.2Подобные матрицы
Две матрицы A и B подобны тогда и только тогда, когда выполняется соотношение
B = S 1AS ( )
S некотороя невырожденная матрица. Из ( ) следует, что
A = SAS 1
16